Anpassung der Größe von Punkten im Streudiagramm
In dieser Übung untersuchst du den Datensatz mpg von Seaborn, in dem jede Zeile für ein Automodell steht und Informationen wie das Baujahr, die Anzahl der fahrbaren Meilen pro Gallone (MPG), die Motorleistung (gemessen in PS) und das Herkunftsland enthält.
Welcher Zusammenhang besteht zwischen der Motorleistung eines Autos ("horsepower") und seiner Kraftstoffeffizienz ("mpg")? Und wie variiert dieses Verhältnis je nach Anzahl der Zylinder des Autos ("cylinders")? Genau das sollst du nun herausfinden.
Wie zuvor verwendest du aufgrund ihrer Flexibilität weiterhin die Funktion relplot() anstelle von scatterplot().
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in die Datenvisualisierung mit Seaborn
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import Matplotlib and Seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Create scatter plot of horsepower vs. mpg
# Show plot
plt.show()